AI写小说要几步？AI_NovelGenerator 大模型长篇小说生成上手指南-创锋一号

AI写小说要几步？AI_NovelGenerator 大模型长篇小说生成上手指南

【免费下载链接】AI_NovelGenerator使用ai生成多章节的长篇小说，自动衔接上下文、伏笔项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/AI_NovelGenerator

AI 写小说不用懂代码：AI_NovelGenerator 是一个用大模型完成从大纲到成书的开源工具，输入主题和类型，它自动生成设定、章节目录和章节草稿，并逐章定稿、检查前后文是否矛盾。这篇指南带你把它装好跑起来，再按真实创作流程走完一本书。

📖 1分钟看懂 AI 小说生成器能做什么

AI_NovelGenerator 是一个带图形界面的长篇小说生成工具，核心链路是"生成设定 → 生成目录 → 生成章节草稿 → 定稿章节"四步。你只需给出主题、类型、章节数和每章字数，它就产出世界观与角色设定、逐章标题，再一章一章写出正文。

它想解决的关键问题是长篇的"上下文断裂"：每章定稿后，系统会更新全局摘要、角色状态和剧情要点，并把内容存入向量库（一种把文字转成数值、能按语义相似度检索内容的本地数据库）；写下一章之前自动召回相关前文，让前后情节接得上。

它支持 OpenAI、DeepSeek 等云端接口，也支持本地 Ollama 等兼容 OpenAI 格式的服务。每一步的产物都是可直接编辑的 txt 文件，哪一步不满意都能手动改。

🚀 AI 写小说工具三分钟安装运行

环境要求：Python 3.9 以上（推荐 3.10–3.12）、pip，以及一个有效的 API 密钥（云端服务或本地 Ollama 均可）。

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/AI_NovelGenerator cd AI_NovelGenerator pip install -r requirements.txt python main.py

运行后打开图形界面。第一步是填配置：API Key、模型名称、temperature（0–1，数值越高文风越放飞），以及小说主题、类型、章节数、每章字数和保存路径。如果你打算长期用，可以照 config.example.json 的格式写一份 config.json，配置一次，下次直接加载。

✍️ AI 小说生成四步流程：从设定框架到一致性检查

启动后按界面顶部按钮的顺序操作，每步对应一个核心模块：

步骤	生成产物	作用
Step1 生成架构	Novel_setting.txt	由 novel_generator/architecture.py 产出世界观、角色、伏笔等整体设定
Step2 生成目录	Novel_directory.txt	由 novel_generator/blueprint.py 给出每章标题和简要提示
Step3 生成草稿	outline_X.txt、chapter_X.txt	写本章大纲和正文，生成前可填"本章指导"（出场角色、关键道具、场景、时间线）
Step4 定稿章节	更新 global_summary.txt、character_state.txt 等	把定稿内容写回摘要、角色状态、剧情要点和向量库，供后续章节使用

两点提醒：Step1、Step2 的产物建议先通读再往下走，手动修正比让模型带着错误跑完十章更省时间；Step3 的草稿不满意，直接在编辑区改。

每章定稿后可点"一致性审校"：consistency_checker.py 会把小说设定、角色状态、前文摘要、未解决的剧情要点和最新章节放在一起交给模型比对，发现角色行为矛盾或剧情冲突会逐条列出，没有冲突则返回"无明显冲突"。重复"生成草稿 → 定稿 → 审校"，直到所有章节完成。

💡 3 个真正省时间的高级用法

自定义提示词模板。内置提示词在 prompt_definitions.py 里，你可以按自己的文风改措辞，比如要求"少用排比、多用动作细节"。界面层面也支持在生成某一章前直接编辑当章提示词再提交，效果等价。

批量生成章节。主界面有"批量生成"按钮，可以一次连续生成一个区间的章节，不用一章一章点。适合设定和目录都稳定后推进中段剧情。

不同任务配不同模型。配置文件里 choose_configs 字段允许给"架构、章节大纲、草稿、定稿、一致性审校"五类任务分别指定模型。常见思路：大纲和草稿用便宜快的模型，定稿用能力更强的模型；也可以用两个模型各写同一章，挑更顺手的版本。

⚠️ AI 小说生成常见坑

为什么报 Expecting value: line 1 column 1 (char 0)？

说明接口没有返回合法 JSON，有时返回的是 HTML 错误页。先检查 API Key、base_url 是否填对，以及账号是否开通了相应模型的调用权限。

为什么章节之间还是接不上？

长程一致性依赖向量检索，embedding 接口和模型名必须显式配置。换了 embedding 模型后，建议清空 vectorstore 目录重建，否则新旧向量混用会影响召回质量。

为什么生成很慢甚至 504 超时？

先看接口是否稳定、网络是否通畅。每章字数和 max_tokens 越大耗时越长，可以先用"10 章 × 3000 字"试跑，确认流程顺畅再扩大篇幅。

下一步

建议先克隆仓库，打开 README_zh-CN.md 对照完整说明，从一个 10 章左右的短篇开始：设好参数，跑完四步，把生成的文件通读一遍。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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